《新型冠状病毒(2019-nCoV)感染死亡风险的实时估计:基于输出病例的推断》

  • 来源专题:新发突发疾病(新型冠状病毒肺炎)
  • 编译者: 蒋君
  • 发布时间:2020-02-03
  • 已确诊的2019新型冠状病毒(2019-nCoV)感染输出病例,为估计我国累积发病率和确诊病死风险(cCFR)提供了机会。了解cCFR对于描述2019-nCoV在流行早期的严重性和其流行潜力至关重要。利用发病率的指数增长率,本研究估计了cCFR和基本生殖数,即单纯人群中单个原发病例所产生的继发病例的平均数。截至2020年1月24日,共有23例输出病例,根据2019年12月8日的增长率估算(情景1),并利用输出病例增长以来的数据(情景2),中国的累计发病率分别为5433例(95%置信区间(95%置信区间:3883-7160)和17780例(95%置信区间:9646-28724)。情景1和情景2的cCFR最新估计分别为4.6%(95%CI:3.1-6.6)和7.7%(95%CI:4.9-11.3%)。情景1和情景2的基本生殖数分别为2.2(95%CI:2.1-2.3)和3.7(95%CI:3.1-4.3)。根据研究结果,我们注意到目前2019-nCoV疫情有可能引发大流行病。提出的方法可以仅使用公开可用的数据提供洞察早期风险评估。

  • 原文来源:;https://www.medrxiv.org/content/medrxiv/early/2020/02/02/2020.01.29.20019547.full.pdf
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    • 2月2日_实时估计2019-nCoV感染导致的死亡风险:基于输出病例的推断 1.时间:2020年2月2日 2.机构或团队:北海道大学 3.事件概要: 北海道大学研究人员在medRxiv预印版平台发表论文“Real time estimation of the risk of death from novel coronavirus (2019-nCoV) infection: Inference using exported cases”。 文章指出,在其他国家/地区确诊的2019-nCoV输出感染病例为估计中国的累积发病率和确诊的病例死亡风险(cCFR)提供了机会。对cCFR的了解对于在流行的早期表征严重程度并了解2019-nCoV的大流行潜力至关重要。该研究使用发病率的指数增长率,从统计学上估算了cCFR和基本传染数。截至2020年1月24日,有23个输出病例,估计自2019年12月8日起的增长率(情景1),并使用自输出病例增长以来的数据(情景2),估计中国的累计发病率分别为5433例(95%CI:3883、7160)和17780例(95%CI:9646、28724)。情景1的cCFR最新估计为4.6%(95%CI:3.1-6.6),情景2的cCFR最新估计为7.7%(95%CI:4.9-11.3%)。对于情景1和情景2,基本传染数分别估计为2.2(95%CI:2.1、2.3)和3.7(95%CI:3.1、4.3)。根据结果,研究人员指出当前的2019-nCoV流行有引起大流行的潜力。该方法可用于使用公开数据评估传染病的早期风险。 *注,本文为预印本论文手稿,是未经同行评审的初步报告,其观点仅供科研同行交流,并不是结论性内容,请使用者谨慎使用。
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    • 瑞士巴塞尔大学医院于2020年2月7日在Swiss medicine weekly上发表题为“2019-Novel Coronavirus (2019-nCoV): estimating the case fatality rate – a word of caution”的文章。 2019年新型冠状病毒如何传播、潜伏期,无症状感染特征、确切的基本再生数R0、症状消失后到病毒散去持续时间,会有严重病征的风险人群,最终病死率等等问题的准确解答对于预测病毒暴发动态、制定适当有效的预防措施以及为潜在的大流行做好准备至关重要。病死率和需要住院治疗的感染比例的准确估算对于平衡感染控制干预措施的社会经济负担以及对人类的潜在利益至关重要。 目前,通过将死亡人数除以确诊病例数来估计病例死亡率得出的数字并不代表真实的病死率,可能相差几个数量级。基于人群的呼吸道分泌物的核酸检测极有可能低估了疫情暴发的规模,因为无症状患者或感染后恢复的患者可能不再出现PCR阳性结果,因此需要一种敏感的2019-nCoV特异性血清学检测方法来可靠评估过去的暴露率,并可能有助于评估群体免疫力。 该文章称关于此次疫情的病死率,湖北省、中国不同地区和其他国家报告的估计值之间存在很大差异的现象很值得关注。该文章认为武汉报告的较高的病死率可能被高估了,轻度或无症状的病例可能在很大程度上仍未被识别,尤其是在流感季节,以至于武汉市受感染的真实病例数可能被大大低估了。另外由于武汉市的医疗设施和检测能力已达到极限,疫情进一步扩大后,漏诊可能会进一步加剧。该文章认为,由于武汉目前减缓传播的措施,中国其他地区和国家获得了关键的准备时间,可以更好地追踪从其人群中首次出现这种病毒开始的病例,估计值可能更准确。 此外,文章认为武汉以外地区较低的病死率可能被低估,由于流行病在其他地区和国家暴发稍后,致命病例的发生和报告可能会延迟,还有可能导致先前可归因的死亡人数被低估。病死率的差异可能是由于大流行期间的医疗护理能力不同所致。在中国不同地区以及世界不同地区对2019年新型冠状病毒的敏感性也不同。 该文章认为,包括WHO,美国CDC,欧洲CDC以及知名期刊,都面临着数据的快速生成和传播的挑战,这些数据主要在社交媒体平台上发布。因此,必须定义新的方法,来验证此类信息(有时带有误导性,有时带有重要信息)的准确性。2019-nCoV流行进行建模仍然具有挑战性。